![[Tribune] Jumeaux numériques dans le secteur de l'énergie : quid de la cybersécurité ?](/e-docs/00/02/62/F2/tribune-jumeaux-numeriques-dans-secteur-energie-quid-cybersecurite_1000x564.jpg)
Dans l’énergie, les exigences réglementaires liées au suivi des émissions, à la fiabilité du réseau ou encore aux rapports ESG, ont encouragé l’adoption de ces modèles virtuels pour piloter la mise en conformité, renforcer la transparence sur les engagements de durabilité et améliorer la longévité des infrastructures critiques. En avril 2026, l’IGN, le Cerema, Inria et leurs partenaires ont lancé JUNN, un programme soutenu par France 2030 visant à développer un socle commun, ouvert et souverain pour les jumeaux numériques de territoires. Ses cas d’usage concernent notamment l’aménagement durable, la gestion des ressources, l’anticipation des risques naturels et l’adaptation au changement climatique.
Cette dynamique ne se limite toutefois pas aux projets de modélisation territoriale. Partout dans la chaîne de valeur énergétique, les opérateurs déploient des jumeaux numériques pour superviser et optimiser leurs actifs en temps réel. Une évolution qui renforce la performance opérationnelle, mais qui accroît également l’exposition des infrastructures aux risques cyber. Qu’il s’agisse de machines industrielles, de pipelines ou de postes électriques, les données issues d’équipements autrefois peu connectés sont désormais agrégées dans des environnements de supervision, d’analyse et de simulation. Les jumeaux numériques ajoutent à cet écosystème de nouveaux flux de données, et lorsque cette interaction est bidirectionnelle, une compromission du jumeau peut affecter non seulement la confidentialité des données, mais aussi l’intégrité des opérations industrielles.
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Elargissement de la surface d’attaque : multiplication des cyberattaques sur les infrastructures critiques Cette exposition accrue se traduit par une augmentation des risques pesant sur les infrastructures énergétiques. L’intégration croissante de l’IA accentue ces menaces, notamment à travers des attaques ciblant les algorithmes et les données d’entraînement, avec des conséquences potentielles allant de dysfonctionnements techniques à des coupures d’électricité généralisées. À cela s’ajoutent des difficultés liées à la conformité réglementaire, à la gouvernance des responsabilités et à la maturité encore inégale des pratiques de cybersécurité. Cette exposition accrue introduit de nouveaux scénarios de risque pour les infrastructures énergétiques. Une compromission des données, des API ou des mécanismes de synchronisation peut altérer la représentation de l’actif physique et conduire à des analyses erronées. Lorsque le jumeau contribue à la prise de décision ou interagit directement avec le système industriel, ces manipulations peuvent se traduire par de mauvaises commandes, une indisponibilité opérationnelle ou une dégradation du processus physique. L’utilisation de modèles d’IA ajoute des risques spécifiques, comme l’empoisonnement des données, les injections malveillantes, la dérive du modèle ou la compromission de la chaîne de développement. Elle ne constitue toutefois qu’une composante supplémentaire de la sécurité globale du jumeau numérique.
Cinq actions clés pour gagner en résilience
Pour structurer cette approche, les responsables de la sécurité peuvent s’appuyer sur un modèle opérationnel de sécurisation des jumeaux numériques, articulé autour de cinq piliers fondamentaux.
- Une gouvernance unifiée
La création d’un groupe de travail dédié à la sécurité des jumeaux numériques devient nécessaire pour mettre plusieurs profils autour de la table : RSSI, décideurs, professionnels de l’OT et ingénieurs IA/ML. Ensemble, ils s’accordent sur les politiques de sécurité et veillent à la mise en conformité règlementaire (NIS2, AI Act, ISA/IEC 62443).
- Une architecture Zero Trust pour le cyber-physique
Toutes les communications qui transitent via le jumeau numérique, issues des capteurs jusqu’aux actionneurs en aval, doivent être authentifiées, chiffrées et vérifiées en continu. Les moteurs d’inférence, le datalake et les interfaces de contrôle doivent intégrer des passerelles de sécurité qui interceptent, authentifient et valident chaque requête d’API selon les principes du Zero Trust.
- Sécuriser le cycle de vie des modèles IA
Avant son déploiement, tout modèle de machine learning doit faire l’objet de tests de robustesse, de scénarios de red-teaming et d’une validation de ses comportements hors des conditions nominales. MITRE ATLAS peut être utilisé pour cartographier les techniques d’attaque pertinentes et construire des scénarios de test adaptés au contexte du jumeau numérique. En production, la dérive du modèle, l’intégrité des données et les anomalies de comportement doivent être surveillées en temps réel afin de détecter une dégradation ou une manipulation du système.
- Veille sur les menaces et planification de scénarios
Une approche « jumeau du jumeau » permet de simuler divers scénarios : propagation d’un ransomware, spoofing de capteurs et attaques dopées à l’IA. Cette planification prospective de scénarios aide les énergéticiens à évoluer dans des contextes incertains : ils définissent plusieurs futurs possibles plutôt qu’une seule trajectoire.
- Des compétences hybrides et une culture adaptée
Les profils hybrides, experts à la fois en data science, en ingénierie OT et en cybersécurité, sont rares… et très recherchés. Si vous ne pouvez pas en recruter, misez sur des programmes de montée en compétences, sur des outils d’IA spécialisés, ou encore sur des exercices de simulation mobilisant des profils pluridisciplinaires.
Pour conclure, s’il est vrai que les jumeaux numériques améliorent la mise en conformité et la compétitivité, les défis de sécurité qu’ils imposent ne se cantonnent pas au périmètre IT. Ces systèmes représentent une surface d’attaque supplémentaire, avec des impacts parfois identiques à leurs modèle, qu’il convient de traiter selon l’état de l’art. Ainsi seulement les jumeaux numériques permettront réellement des gains de productivité et un renforcement de la résilience métier.
